從刀耕火種的原始社會到萬物互聯(lián)的現(xiàn)代社會，人類的生產(chǎn)方式發(fā)生了巨大的變化，生產(chǎn)所必需的生產(chǎn)要素也隨之不斷更新。農(nóng)業(yè)社會，土地和勞動力是最重要的生產(chǎn)要素，到了工業(yè)社會，資本的力量走向舞臺中央，科技是第一生產(chǎn)力的理念更是深入人心。

　　現(xiàn)如今，在5G通信、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)快速發(fā)展的背景下，數(shù)字化潮頭昂立，數(shù)據(jù)的價值不斷顯現(xiàn)，成為新型生產(chǎn)要素。不同于土地等傳統(tǒng)要素，數(shù)據(jù)要素具有可復(fù)制性、非消耗性、零邊際成本等特點(diǎn)，在多年來的發(fā)展中，數(shù)據(jù)早已融入了生產(chǎn)、分配、消費(fèi)和社會服務(wù)等各個環(huán)節(jié)，深刻改變著人們的生產(chǎn)生活和社會治理方式，成為推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心引擎。

　　在此背景下，互聯(lián)網(wǎng)周刊、eNet研究院、德本咨詢聯(lián)調(diào)發(fā)布了“2023數(shù)據(jù)要素服務(wù)商TOP30”榜單，云測數(shù)據(jù)憑借在AI數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域的亮眼表現(xiàn)，入選榜單，同期入榜的還有聯(lián)通數(shù)科、華為、阿里云、騰訊云等企業(yè)。

　　數(shù)據(jù)是AI時代的基石，如何有效釋放數(shù)據(jù)價值，成為當(dāng)前人工智能行業(yè)面臨的一大挑戰(zhàn)。人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)指為AI算法訓(xùn)練及優(yōu)化提供的數(shù)據(jù)采集、清洗、信息抽取、標(biāo)注等服務(wù)，以采集和標(biāo)注為主。數(shù)據(jù)作為AI算法的“燃料”，是實現(xiàn)AI能力的必要條件?？梢哉f，優(yōu)質(zhì)的、海量的數(shù)據(jù)，是當(dāng)前人工智能發(fā)現(xiàn)知識，創(chuàng)造價值，智能決策和行動的關(guān)鍵第一步。

　　作為專注于場景化、高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)服務(wù)市場的代表廠商，云測數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)端面向智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等眾多領(lǐng)域提供一站式數(shù)據(jù)處理服務(wù)，提供通用數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺&數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等生產(chǎn)工具，持續(xù)為計算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術(shù)領(lǐng)域提供高價值數(shù)據(jù)支持；在行業(yè)端也在積極推動完善AI數(shù)據(jù)服務(wù)生態(tài)發(fā)展，通過豐富成熟的數(shù)據(jù)服務(wù)與策略積累，聯(lián)合AI領(lǐng)域各大代表企業(yè)積極推動行業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系化的建設(shè)，為行業(yè)的高速、健康發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

　　在助力AI數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)進(jìn)程中，云測數(shù)據(jù)積極將成熟的技術(shù)、服務(wù)等經(jīng)驗總結(jié)，先后參與編制了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注要求及方法》、《智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景數(shù)據(jù)圖像標(biāo)注要求與方法》、《人工智能研發(fā)運(yùn)營一體化（Model/MLOps）能力成熟度模型第一部分：開發(fā)管理》、《人工智能研發(fā)運(yùn)營一體化（Model/MLOps）能力成熟度模型第二部分：模型交付》、《人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺技術(shù)要求和測試方法》等產(chǎn)業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，助力人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)規(guī)范化發(fā)展。

　　隨著我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)與實體經(jīng)濟(jì)深度融合、產(chǎn)業(yè)發(fā)展不斷壯大，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的屬性不斷凸顯。在人工智能領(lǐng)域，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的價值轉(zhuǎn)化，高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)是前提，也是助力知識圖譜、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)在更廣泛的落地場景實現(xiàn)邊界拓展與應(yīng)用落地的保障。